Beitrag von ADC-Maps zur Klassifikation von Nierentumoren bei Kindern

Abstract

Das Nephroblastom, auch Wilmstumor genannt, ist der häufigste Nierentumor bei Kindern und hat heutzutage durch große Fortschritte in Diagnostik und Therapie insgesamt eine gute Prognose. Für die Therapieplanung und Prognose ist die histologische Risikoklassifikation des Nephroblastoms von entscheidender Bedeutung. Der Wilmstumor wird mittels einer neoadjuvanten Chemotherapie gefolgt von einer operativen Entfernung des Tumors behandelt. Erst nach der Operation stehen die histologischen Ergebnisse zur Verfügung, um die weitere Behandlung zu planen. In mehreren Studien konnten Hinweise darauf gewonnen werden, dass sich die histologisch sehr heterogenen Tumoren in der Magnetresonanztomografie (MRT) mittels Diffusion-weighted Imaging (DWI) und Apparent-Diffusion-Coefficient (ADC) voneinander unterscheiden. Ziel war es, mittels der Auswertung von Histogrammen der ADC-Maps der Tumoren Zusammenhänge zwischen der Bildgebung und der Tumorhistologie anhand der histologischen Komponenten Blastem, Epithel, Stroma und regressiven Tumoranteilen zu erkennen. Konkret sollte untersucht werden, ob Peaks im Histogramm der ADC-Map mit den histologischen Tumorbestandteilen des Nephroblastoms korrelieren. In dieser Beobachtungsstudie wurden retrospektiv die MRT-Daten in Verbindung mit den Ergebnissen der histopathologischen Untersuchung von 43 pädiatrischen Patient*innen mit Nierentumoren aus der SIOP 2001 / GPOH-Studiendatenbank in Homburg ausgewertet. Anhand der ADC-Werte des gesamten Tumorareals in der ADC-Map wurden mit Hilfe eines selbstgeschriebenen Skripts standardisierte Histogramme erstellt und ein Algorithmus zur Detektion von Peaks entwickelt. Ausgewertet wurden ADC-Maps der Aufnahmezeitpunkte vor Therapiebeginn und nach der präoperativen Chemotherapie, kurz vor der Operation. Hierbei wurden neben den Peaks im Histogramm der ADC-Werte auch Mittelwert, Median, Perzentilen, Skewness und Kurtosis untersucht. Diese Parameter wurden mit den prozentualen histologischen Anteilen der Tumorbestandteile des Nephroblastoms korreliert. Der Algorithmus detektierte bei insgesamt 72 ausgewerteten ADC-Maps 92 Peaks im Histogramm. Alle detektierten Peaks waren eindeutig als solche zu erkennen. Zwei Peaks, die visuell eindeutig als solche zu erkennen waren, wurden nicht vom Algorithmus detektiert. Tumoren mit > 45 % Blastemanteil am Gesamttumor wiesen für den Diagnosezeitpunkt signifikant niedrigere Werte für Mittelwert, Median, 25. und 75. Perzentil der ADC-Werte und signifikant höhere Werte für Skewness und Kurtosis als Tumoren mit ≤ 45 % auf. Bei allen auswertbaren Tumoren mit > 30 % Stromaanteil am Gesamttumor kam es zu einer Rechtsverschiebung der Verteilung der ADC-Werte im Histogramm im Vergleich von vor und nach der präoperativen Chemotherapie. Unter Ausschluss des regressiven Subtyps wiesen Tumoren mit > 30 % Stromaanteil am Gesamttumor für den Zeitpunkt nach präoperativer Chemotherapie signifikant höhere Werte für 12,5. Perzentil, 25. Perzentil, Median und höchsten Peak im Histogramm der ADC-Werte als Tumoren mit ≤ 30 % auf. Nephroblastome mit > 90 % regressiven Anteilen wiesen nach präoperativer Chemotherapie signifikant niedrigere Werte für Mittelwert, alle untersuchten Perzentilen und den höchsten Peak der ADC-Werte als Tumoren mit ≤ 90 % auf. Innerhalb des regressiven Subtyps wiesen diese Parameter für > 90 % regressive Tumoren ebenfalls signifikant niedrigere Werte auf als für 66 – 90 % regressive Tumoren. Die vorgestellte Methode zur Detektion von Peaks im Histogramm der ADC-Map ist geeignet, um Peaks anhand einer festgelegten Annotation des Tumorareals reproduzierbar zu detektieren. Die Unterschiede der ADC-Parameter in Abhängigkeit des Blastemanteils am Diagnosezeitpunkt konnten die Ergebnisse vorheriger Studien bestätigen. Aufgrund von Überschneidungen der Werte ermöglichen sie jedoch keine Vorhersage der Histologie eines individuellen Tumors. Ein Anstieg der ADC-Werte im Verlauf der präoperativen Chemotherapie stellt eine charakteristische Eigenschaft von stromareichen Nephroblastomen dar. Durch Reduktion des Einflusses der regressiven Tumorkomponente auf die ausgewerteten Daten können stromareiche Tumoren anhand der ADC-Map nach präoperativer Chemotherapie von anderen Nephroblastomen unterschieden werden. Die Analyse der Peaks im Histogramm kann für die Unterscheidung von stromareichen Tumoren anhand der ADC-Map zum Zeitpunkt nach präoperativer Chemotherapie hilfreich sein. Nach präoperativer Chemotherapie können > 90 % regressive Tumoren als Untergruppe des regressiven Subtyps anhand der ADC-Map von anderen Nephroblastomen unterschieden werden. Mittels Standardisierung der Bildgebung und der Annotation von ausschließlich Kontrastmittel-anreichernden Tumorarealen könnten in künftigen Studien weitere Zusammenhänge zwischen der Histologie und den Peaks im Histogramm der ADC-Map festgestellt werden.

Nephroblastoma, also known as Wilms' tumor, is the most common renal tumor in children and nowadays has an overall good prognosis due to major advances in diagnostics and therapy. The histologic risk classification of nephroblastoma is of critical importance for treatment planning and prognosis. Wilms' tumor is treated by neoadjuvant chemotherapy followed by surgical resection of the tumor. Only after surgery are the histological results available to plan further treatment. Several studies suggest that the histologically very heterogeneous tumors differ from each other in magnetic resonance imaging (MRI) using diffusion-weighted imaging (DWI) and apparent diffusion coefficient (ADC). The aim was to identify correlations between imaging and tumor histology based on the histologic components of blastema, epithelium, stroma, and regressive tumor components by evaluating histograms of ADC maps of the tumors. Specifically, it should be investigated whether peaks in the histogram of the ADC map correlate with the histologic tumor components of nephroblastoma. In this observational study, MRI data were retrospectively analyzed in conjunction with the results of histopathological examination of 43 pediatric patients with renal tumors from the SIOP 2001 / GPOH study database in Homburg. Based on the ADC values of the whole tumor volume in the ADC map, standardized histograms were generated using a self-written script and an algorithm for the detection of peaks was developed. ADC maps of the imaging time points before the start of therapy and after preoperative chemotherapy, shortly before surgery, were evaluated. Peaks in the histogram, mean, median, percentiles, skewness, and kurtosis of ADC values were examined. These parameters were correlated with the percentage of the different histologic tumor components of nephroblastoma. The algorithm detected 92 peaks in the histogram for a total of 72 evaluated ADC maps. All detected peaks were clearly recognizable as such. Two peaks that could be clearly recognized as such visually were not detected by the algorithm. Tumors with > 45 % blastemal proportion of total tumor had significantly lower mean, median, 25th and 75th percentile ADC values and significantly higher skewness and kurtosis values than tumors with ≤ 45 % for the time of diagnosis. For all evaluable tumors with > 30 % stromal proportion of total tumor, there was a rightward shift in the distribution of ADC values in the histogram comparing before and after preoperative chemotherapy. Excluding the regressive subtype, tumors with > 30 % stromal proportion of total tumor had significantly higher values for 12th percentile, 25th percentile, median, and highest peak in the histogram of ADC values for the time point after preoperative chemotherapy than tumors with ≤ 30 %. Nephroblastomas with > 90 % regressive proportions had significantly lower mean, percentiles (12.5th, 25th, 50th, 75th), and highest peak of ADC values after preoperative chemotherapy than tumors with ≤ 90 %. Within the regressive subtype, these parameters also had significantly lower values for > 90 % regressive tumors than for 66 – 90 % regressive tumors. The presented method for detection of peaks in the histogram of the ADC map is suitable for reproducible detection of peaks based on a determined annotation of the tumor volume. The differences of ADC parameters depending on the blastemal proportion at the time of diagnosis confirmed the results of previous studies. However, due to overlapping values, they do not allow prediction of the histology of an individual tumor. An increase in ADC values during the course of preoperative chemotherapy represents a characteristic feature of stromal-rich nephroblastomas. By reducing the influence of the regressive tumor component on the analyzed data, stromal-rich tumors can be distinguished from other nephroblastomas based on the ADC map after preoperative chemotherapy. Analysis of the peaks in the histogram can be useful for distinguishing stromal-rich tumors based on the ADC map at the time point after preoperative chemotherapy. After preoperative chemotherapy, > 90 % regressive tumors can be distinguished from other nephroblastomas as a subset of the regressive subtype based on the ADC map. With implementation of standardized imaging and annotation of contrast-enhancing tumor areas only, further correlations between histology and peaks in the histogram of the ADC map could be established in future studies.